电子元器件微型化的发展推动了表面贴装技术(Surface Mount Technology, SMT)快速发展,但同时也带来了SMT工艺质量问题。SMT生产缺陷分布于各个组装工序的各个环节,而锡膏印刷作为SMT生产工艺的第一道工序,由于受多种因素的影响,成为SMT工艺质量控制的关键环节。锡膏印刷的自动光学测量设备——三维锡膏测厚仪(3D Solder Paste Inspector , 3D-SPI)可以测量锡膏厚度、锡膏面积、锡膏体积等特征,检测多锡、少锡、锡膏偏移、锡膏桥接、锡膏拉尖等缺陷。本文基于激光三角测量原理,开发了3D-SPI系统。该系统通过光学模组采集印刷电路板(Printed Circuit Board, PCB)图像,将采集的彩色图片转换为灰度图,采用图像预处理的自适应中值滤波和高斯滤波算法滤除椒盐噪声和高斯噪声等干扰。本文首先提出自适应P参数法计算图像激光中心线坐标,选取合适的锡膏基准面,提取锡膏的三维轮廓信息。其中,光学模组以透视投影模型为基础,建立了摄像机内部参数和光学模组结构参数的结构光三维视觉模型。其次,本文提出了3D-SPI误差补偿算法,可有效消除由于PCB板形变而产生的测量误差。算法主要包括自动聚焦和动态视场(Field of View, FOV)基准面技术。自动聚焦技术的核心为图像质量评价函数。再次,本文采用绝对方差函数和梯度平方函数加权平均来评价图像质量。在FOV区域内计算焊盘区域的补集,即非焊盘区域,均匀采集非焊盘区域点的坐标。通过主元素分析法,建立了动态FOV基准面。实验表明:自适应P参数法的准确性、鲁棒性、计算效率等指标,均优于传统图像处理算法;提出的3D-SPI误差补偿算法有效地改善了3D-SPI系统的重复性和再现性,最大程度地减少了系统误差和人为误差。算法的综合性能优越,有一定的理论意义和良好的应用价值。